曼彻斯特大学研究团队发现，尽管AI语言模型在多数任务中表现优异，但在理解"Drivelology"（一种表面荒诞但蕴含深意的语言现象）时却频频失误。研究团队构建了涵盖六种语言的1200多个样本数据库，通过四项测试发现AI模型难以掌握这类文本的讽刺意图和文化内涵，揭示了当前AI在语用理解方面的根本局限。

这篇研究提出了OThink-R1，一种创新的大型推理模型，能够像人类一样在快速直觉思维和慢速深度推理之间自动切换。研究者发现，现有推理模型即使面对简单问题也会生成冗长的推理过程，导致计算资源浪费。通过分析推理轨迹并使用LLM评判员区分冗余和必要推理，OThink-R1能根据问题复杂度动态调整思考深度。实验表明，该方法平均减少了23.4%的生成文本量，同时保持或提高了准确率，代表了向更高效、更人性化AI推理系统迈出的重要一步。

今天，企业及IT从业者们对数据库的期望比以往任何时候都高，我们希望数据库必须以极高的效率运作的同时，还要向人工智能（AI）等创新应用敞开大门。

英特尔正向美国多所高校及研究机构交付其最新量子芯片，希望推动量子计算机技术的发展，包括处理多量子比特的技术方案。

提高反诈意识，掌握反诈知识，筑牢反诈安全墙！

HPE 的 Alletra MP X10000 对象存储系统代表了一种新型的可扩展存储硬件，采用了 VAST Data 首创的解耦共享一切（DASE）架构。HPE 的全球技术与战略架构师 Dimitris Krekoukias 在博客中详细列出了其主要特性，并解释了这些特性为何被纳入设计中。

谷歌DeepMind发布的生物声学基础模型Perch 2.0虽然主要基于鸟类和陆地动物声音训练，但在海洋声学任务中表现出色。该模型能够有效分类鲸鱼发声，在区分不同须鲸物种和虎鲸亚群方面展现优异性能。研究显示，通过迁移学习，Perch 2.0在多个海洋数据集评估中consistently排名前列，为海洋生态系统研究提供了高效的声学分析工具。

在进博会开幕之际，高通公司全球副总裁侯明娟，接受了科技行者的采访，她表示，高通希望让大家看到高通对中国市场长期向好的信心，与中国伙伴通力协作，在万物智能互联的时代，共同开拓国内国际市场、取得共赢发展的决心。

戴尔易安信CloudIQ好比一个适用于戴尔易安信存储系统的健身跟踪器，可提供单个、简单的显示屏来监视和跟踪用户存储环境的运行状况。

「 润，还是不润，这是个问题。 今日推荐 深 燃（ ID : shenrancaijing)一篇文章，不同程序员在润这个问题上做出了不同的选择。」

线下数据不仅仅为抗击疫情、复工复产做出了巨大的贡献，其还可以帮助实体产业更有效、更科学化、更精细化的管理和运营，而且这一切都是在云上无感知的发生。

ISTA和Red Hat AI的研究团队在《Unified Scaling Laws for Compressed Representations》论文中提出了一个革命性的统一框架，揭示了AI模型压缩背后的数学规律。他们发现，无论使用什么压缩方法，模型性能都可以通过"表示容量"这一单一指标准确预测，而这一指标与表示法拟合随机高斯数据的能力直接相关。研究不仅证明了容量在组合表示中可以分解，还开发了基于容量的改进稀疏训练方法，在同等参数条件下显著提升模型性能。

亚马逊云科技今日发布最新研究，该研究表明，预计到2028年，人工智能技术将在中国企业得到普遍应用。

“最近一直在小区里做志愿者，帮忙给业主送物资。这两天老板通知快递开放了，我就赶紧回来了，第一次感觉，能干活也很幸福。”吴洲是一名武汉的快递员，春节后他重新返回工作岗位，开始和往常一样忙碌起来。

在数字化的年代，华讯网络跟随客户一同进行转型，拥抱云，与亚马逊云科技一起帮助用户有效、便捷、安全的使用云。

今年的百度世界大会没有360度大舞台，但有360度大屏幕；今年的“厂长”没穿羊毛衫，但依旧颜值爆表，依旧不立flag不罢休；今年的的主题从“Bring AI to Life”变成了“Yes AI Do”，但主角依旧是人工智能，场景依旧离不开生活的方方面面。

今天，在纽约举行的“让AI无处不在”活动上，英特尔推出一系列出色的AI产品组合，旨在助力用户从数据中心、云、网络，到边缘和PC等各个领域打造无处不在的AI解决方案。

本周，我有幸在伦敦英国皇家工程院发表演讲。院长Ann Dowling希望我在演讲中分享我最引以为傲的工程技术成就，这着实难倒了我。并非因为我想不出任何值得骄傲的事情，但是，谈论个人的成就对我来说是一件很困难的事情。

2018年8月31日，在上海紫竹研发中心，英特尔进行了一场别开生面的傲腾技术分享暨傲腾产品评测活动。

Meta和罗切斯特大学研究团队开发的BinauralFlow是一种突破性双耳语音合成框架，通过流匹配模型实现高质量空间音频生成。该技术将双耳渲染视为生成任务而非传统回归问题，并创新性地设计了因果U-Net架构与连续推理管道，实现了流式推理能力。感知测试显示，生成的音频与真实录音几乎无法区分（42%混淆率）。这项技术为VR/AR、游戏和影视等领域提供了更沉浸式的音频体验解决方案。